Python基础 collections模块

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 2 namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
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 4 这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
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 6 from collections import namedtuple
 7 Point= namedtuple("Point",[‘x‘,‘y‘])
 8 p=Point(1,2)
 9 print(p.x,p.y)
10 print(isinstance(p,Point))
11 print(isinstance(p,tuple))

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 2 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
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 4 deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
 5 deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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 7 from collections import deque
 8 q=deque([‘a‘,‘b‘,‘c‘])
 9 q.append(‘x‘)
10 q.appendleft(‘z‘)
11 print(q)
12 q.popleft()
13 print(q)

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 2 Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
 3 Counter实际上也是dict的一个子类
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 6 from collections import Counter
 7 c=Counter()
 8 for ch in "acceptable":
 9     c[ch]=c[ch]+1
10 print(c)

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 2 使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
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 4 如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
 5 OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
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 8 from collections import OrderedDict
 9 d=dict([("a",1),("b",2),("c",3)])
10 print(d)
11 od=OrderedDict([("a",1),("b",2),("c",3)])
12 print(od)
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14 od1=OrderedDict()
15 od1[‘z‘]=1
16 od1[‘y‘]=2
17 od1[‘x‘]=3
18 print(od1.keys())
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20 # OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

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2 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
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4 from collections import defaultdict
5 dd=defaultdict(lambda:"N/A")
6 dd[‘key1‘]=‘abc‘
7 print(dd[‘key2‘])